Kotone研究ラボにおけるAI研究とは
KotoneのAI研究は、AIに答えを出させる研究ではなく、
人が自分の言葉に戻っていく過程を、どのように支えられるかを問う研究です。
一般的なAI活用では、効率化や生成能力が重視されます。 しかしKotone研究ラボでは、それだけでは扱いきれない 「言葉にしきれない違和感」「関係のすれ違い」「問いの曖昧さ」に着目しています。
そのためAI研究は、情報処理の拡張ではなく、 人が自分なりの理解に近づくための補助として、 AIがどのように関われるかを探る研究として位置づけられています。
AI研究の方向性
Kotone研究ラボのAI研究は、AIが何を「できるか」ではなく、 人の理解や関係に対して何を「支えられるか」を軸に構成されています。
見えにくさへの関わり
言葉だけでは捉えきれない状況や感覚に対して、 AIがどのように理解の入口を支えられるかを探ります。
理解の補助
AIが結論を与えるのではなく、 人が自分で考えられる余白を残しながら、 整理を支える役割を持てるかを検討します。
対話の伴走
AIが一方的に導くのではなく、 対話の中で見方や問いを広げる伴走的な関わり方の可能性を探ります。
AI研究が扱う領域
対話と整理
対話を通して、曖昧な状態を少しずつ整理していく可能性を探ります。
思考の支援
仮説や考えを深める過程において、AIがどのように関われるかを研究します。
理解支援
教育・支援・家族の文脈で、理解を支える役割を検討します。
関係の見え方
関係のすれ違いや認識のズレを、どのように扱えるかを探ります。
構造的視点
単発の応答ではなく、継続的な理解を支えるあり方を検討します。
倫理と限界
AIが過度に介入せず、人の理解を尊重できるあり方を重視します。
理論との接続
AI研究は独立した領域ではなく、思想や理論と接続された研究レイヤーとして位置づけられています。
KotoneのAI研究は、既存の理論や方法と切り離されたものではなく、 それらを補助し、接続し、見え方を支える役割を担います。
そのためAIは、何かを置き換える存在ではなく、 理解が生まれる過程を支える補助的な存在として設計されます。